有限样本下模型选择理论与方法研究

• 作者: 王道波 盛守照 黄向华
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模型选择 算法 统计学习理论 机器学习
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 730-733
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.04.042

摘要

从理论上给出有限样本下模型选择的方法,详细讨论了样本噪声对模型选择的影响,提出了一种次优模型选择算法,并进一步给出了一种推挽式模型选择算法,它能够有效地提高模型选择的学习速度.两种算法具有很强的抗噪声能力,预测模型也具有很好的推广性.最后通过具体数值试验验证了上述理论和方法的可行性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛守照	南京航空航天大学自动化学院	57	223	9.0	12.0
2	王道波	南京航空航天大学自动化学院	183	2599	21.0	47.0
3	黄向华	南京航空航天大学自动化学院	84	1395	17.0	35.0